| Item type |
National Convention(1) |
| 公開日 |
2023-02-16 |
| タイトル |
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タイトル |
感染症 ABMS による感染発生初期における接触確認アプリケーションの効果検証 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
ソフトウェア科学・工学 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
| 著者所属 |
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芝浦工大 |
| 著者所属 |
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芝浦工大 |
| 著者所属 |
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芝浦工大 |
| 著者所属 |
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芝浦工大 |
| 著者所属 |
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芝浦工大 |
| 著者所属 |
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北見工大 |
| 著者名 |
松井, 陽太郎
嶋, 直紀
田邉, 渉
亀井, 雄貴
市川, 学
奥村, 貴史
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
2019年の11月に発生した新型コロナウイルス感染症(新型コロナ)は世界中に広がり多くの被害をもたらした.新型コロナは新規の感染症であるため,感染発生初期にはリスクコミュニケーションや政府による支援などの非薬品介入(NPI)が重要である. 日本政府が行なった対策の一つとして接触追跡アプリケーションによる感染者の把握がある.導入当初は感染発生の抑制に多く期待が寄せられたが,その効果の検証については未だ多くの疑問が残っている.本研究では,エージェントベースモデリングにより新型コロナの感染をシミュレーションし,感染発生初期の状況における接触追跡アプリケーションの効果の検証を行った. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN00349328 |
| 書誌情報 |
第85回全国大会講演論文集
巻 2023,
号 1,
p. 335-336,
発行日 2023-02-16
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| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |